history = model.fit_generator( train_generator, # steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=validation_generator, validation_steps=9 ) 这部分代码是做什么的

这段代码是用来训练深度学习模型的，具体来说，它调用了 `model` 对象的 `fit_generator` 方法，以使用训练集数据和验证集数据来拟合模型。具体来说，它完成以下几个任务：

1. 使用训练集数据生成器 `train_generator` 作为训练数据源，对模型进行训练。
2. 将模型训练的轮数设置为 10。
3. 使用验证集数据生成器 `validation_generator` 作为验证数据源，对模型进行验证。
4. 将验证过程的批次数设置为 9，即每次从验证集数据生成器中读取 9 个批次的数据进行验证。

训练过程中，每个训练轮次完成后，会输出训练集和验证集的损失值和准确率等评估指标。训练完成后，模型的权重会被更新为最终训练结果，并可以用于对新的数据进行预测。

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model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-06), metrics=['acc']) history = model.fit_generator( generator=train_generator, steps_per_epoch=(num_train//BATCH_SIZE), epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=(num_val//BATCH_SIZE) )

这段代码是使用Keras中的模型编译和训练函数来训练一个深度学习模型。首先，使用categorical_crossentropy作为损失函数进行编译。接下来，使用RMSprop优化器作为优化算法，并设置学习率为0.001、rho为0.9和epsilon为1e-06。最后，使用acc作为评估指标。接着使用fit_generator函数对模型进行训练，其中训练样本来自train_generator，验证样本来自validation_generator。每个epoch内进行num_train // BATCH_SIZE步训练，总共进行50个epoch训练，每个epoch内进行num_val // BATCH_SIZE步验证。

history = model.fit_generator(generator=train,validation_data=valid,epochs=50, callbacks=callbacks_list, verbose=1)

这段代码是使用Keras中的`fit_generator`函数来训练模型。具体解释如下：

- `generator=train`：训练数据生成器。通常情况下，我们无法将所有的训练数据同时加载到内存中，因此需要使用生成器来逐批次地生成数据进行训练。
- `validation_data=valid`：验证数据。在每个epoch结束后，模型会使用验证数据来计算模型的性能指标，例如损失函数和准确率等。
- `epochs=50`：训练的epoch数。一个epoch指的是使用全部训练数据进行一次前向传播和反向传播的过程。
- `callbacks=callbacks_list`：回调函数列表。回调函数可以在每个epoch结束后执行一些操作，例如保存模型、调整学习率等。
- `verbose=1`：训练过程中输出信息的详细程度。0表示不输出任何信息，1表示输出进度条和每个epoch的性能指标，2表示输出每个epoch的详细信息。